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网站流量日志分析项目01

1. 流量分析背景&系统架构

视频

01-背景介绍–网站分析的意义
02-背景介绍–如何进行网站分析–流量分析（质量、多维细分）
03-背景介绍–如何进行网站分析–内容导航分析
04-背景介绍–如何进行网站分析–转化分析（漏斗模型）
05–整体技术流程-数据采集和数据预处理
06–整体技术流程-数据入库（ETL）
07–整体技术流程-数据分析和数据可视化
08–整体技术流程-系统架构图

目标

​ 本章主要介绍网站流量分析的意义和价值，以及互联网数仓的常见架构，ETL过程等。本章重点掌握数据处理的流程，每个环节中使用的技术。

小结

  1. 网站分析的意义：分析用户的行为数据，让更多的用户沉淀下来变成会员，赚取最大化的收入。

  2. 网站分析主要从三点进行分析：流量分析（质量分析，流量多维度细分），内容分析，转化分析。

  3. 数据处理的流程：

    • 数据采集：1.数据从无到有的过程。 2.数据从某个存储介质搬运到指定的存储介质。（Flume，Sqoop，canal 等） 用户的客户端信息
    • 数据预处理：保证后续正式处理的数据格式统一，干净规则的结构化数据。（MapReduce，Spark Core / Spark SQL，Flink）
    • 数据入库：将不同数据源的数据加载到数据库仓库中统一存放。（Sqoop，Kettle）
    • 数据分析：使用 Hive SQL ，根据需求分析出各种指标结果。（Impala）
    • 数据可视化：将分析所得的结果数据进行数据可视化，比如直方图，扇形图，热力图等。

  4. 项目架构图：

    • 数据采集：页面埋点 JS 采集；开源框架 Apache Flume。
    • 数据预处理：Hadoop MapReduce
    • 数据仓库：Apache Hive
    • 数据导出：Sqoop导入导出工具
    • 数据可视化：echarts
    • 调度工具：Azkaban

2. 日志数据的采集

视频

09—数据采集–使用web服务器自带日志记录采集
10—数据采集–页面埋点JavaScript收集数据
11-埋点收集–原理实现雏形–如何解决js和html页面耦合问题
12-埋点收集–原理实现雏形–如何解决js跨域问题（伪装图片）
13-埋点收集–原理实现分析

目标

​ 上一章主要介绍了网站流量分析的背景和系统的架构，接下来这一章主要介绍网站流量的数据采集问题，本章将介绍日志采集的方式和采集过程中的优化细节。

小结

  1. 日志数据的采集主要分为2类：网站日志文件和页面埋点 js 自定义采集。
  2. 网站日志文件 能简单快捷记录一些基础的属性，但如果想记录用户的操作行为轨迹，就无法实现。
  3. 埋点js采集是 在页面上预先置入一段js代码，当用户操作行为触发该js代码时进行数据采集工作。
  4. 埋点采集优化的三种方式：
    1. 为了解决 html 与 js 耦合的问题，我们将js代码单独存放到一个 js 页面上。
    2. 为了降低服务器收集日志的压力，单独部署多台日志服务器专门用于采集数据的接收响应。
    3. 为了解决 js 跨域访问问题，佯装请求图片，从而附带采集日志信息间接实现 js 的跨域访问问题。这里的主体是采集数据，所以图片要尽可能小，避免资源的浪费。

3. 埋点收集

视频

14-埋点收集–确定收集信息和途径
15-埋点收集–埋点代码编写–src属性直接引入
16-埋点收集–埋点代码编写–匿名函数自调用创建标签引入
17-埋点收集–前端收集数据脚本
18-埋点收集–后端脚本（nginx+lua）
19-埋点收集–日志格式、日志切分

目标

本章将介绍数据的埋点采集原理，需要掌握的知识点有2部分组成：1. 前端 js 的数据如何做好埋点采集，2.后端 nginx 如果通过数据分析，过滤得到源数据。

小结

  1. 收集信息和途径：在网页上收集的数据，有的信息可以通过 Nginx 来获取，而有的信息可以通过 js中的document、window、navigator对象来获取 。

  2. 埋点代码植入的两种方式（推荐使用第二种）：

    • 页面使用

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